Sicherheit und Risiko
St.Gallen Business Review Winter 2012
St.Gallen Business Review
Winter 2012
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ESPRIT St.Gallen Business Review<br />
Geringeres <strong>Risiko</strong><br />
Robust (overdesign)<br />
Verwendung bewährter Technologien<br />
Teilbar<br />
Lose Kopplung von Komponenten<br />
Fallback-Option<br />
Monofunktional<br />
Inkrementelle Inbetriebnahme<br />
Führungsstabilität<br />
Geringe Blockademacht von dritter Seite<br />
Geringe Abhängigkeit von Nutzerpräferenzen<br />
Geringe Umweltauswirkungen<br />
Zuverlässige Prognosemethoden<br />
Flexible Fertigstellungsfrist<br />
Höheres <strong>Risiko</strong><br />
Wenig Robust (<strong>und</strong>erdesign)<br />
Verwendung neuer Technologien<br />
Nicht Teilbar<br />
Enge Kopplung von Komponenten<br />
Keine Fallback-Option<br />
Multifunktional<br />
Radikale Inbetriebnahme<br />
Führungswechsel<br />
Hohe Blockademacht von dritter Seite<br />
Hohe Abhängigkeit von Nutzerpräferenzen<br />
Hohe Umweltauswirkungen<br />
Unpräzise Prognosemethoden<br />
Fixe Fertigstellungsfrist<br />
Tabelle 1: <strong>Risiko</strong>treiber in Grossprojekten<br />
ten bewusst zu unterschätzen <strong>und</strong> den Nutzen bewusst<br />
zu überschätzen. Nicht selten wird sogar von politischer<br />
Seite Druck auf die zuständigen Planungsbüros <strong>und</strong> Expertinnen<br />
ausgeübt, die Prognosen zu schönen. Als Konsequenz<br />
erhält nicht das beste sondern das am dreistesten<br />
manipulierte Projekt den Zuschlag.<br />
Für eine realitätsnähere Einschätzung der mit<br />
Grossprojekten verb<strong>und</strong>enen Risiken bieten sich verschiedene<br />
Massnahmen an. Ein zentrales Instrument<br />
stellt das so genannte Reference Class Forecasting dar.<br />
Es vergleicht ein spezifisches Projekt mit einer Referenzklasse<br />
an ähnlichen Projekten in ähnlichem Kontext.<br />
Für den Bau eines Flughafens in Berlin würde man also<br />
Neubauten von Flughäfen in Ländern mit einer demokratisch-liberalen<br />
Gr<strong>und</strong>ordnung als Referenzklasse<br />
heranziehen. Auf Basis dieser Referenzklasse erstellt<br />
man eine Wahrscheinlichkeitsverteilung für die Variablen<br />
Kostenüberschreitung, Nutzenüberschätzung <strong>und</strong><br />
Terminverschiebung. Je nach <strong>Risiko</strong>präferenz können<br />
schliesslich Anpassungen der Projektvariablen vorgenommen<br />
werden. Abbildung 3 zeigt zum Beispiel, dass<br />
bei der angenommenen Wahrscheinlichkeitsverteilung<br />
die Kosten um knapp 60% höher veranschlagt werden<br />
müssen, wenn man eine <strong>Risiko</strong>schwelle von 20% für<br />
eine Kostenüberschreitung einhalten will. Während Reference<br />
Class Forecasting den Effekt des Optimism Bias<br />
korrigieren kann, kann es allerdings nicht zwischen seriös<br />
<strong>und</strong> weniger seriös kalkulierten Projektvorschlägen<br />
Wege aus dem Dilemma<br />
Abbildung 3: Reference Class Forecasting:<br />
Wahrscheinlichkeitsverteilung von<br />
Kostenrisiken bei Bahngrossprojekten<br />
unterschieden. Hierfür bietet es sich an, unabhängige<br />
Experten hinzuzuziehen, die mehrere Projekte vergleichend<br />
beurteilen.<br />
Ein zweiter Weg zur besseren <strong>Risiko</strong>abschätzung<br />
führt über die Einbindung von privatem <strong>Risiko</strong>kapital in<br />
einer Public-Private-Partnership (PPP). Die Gr<strong>und</strong>idee<br />
von PPP besteht darin, dass privates Kapital Projekte<br />
nach der erzielbaren Rendite auswählt <strong>und</strong> damit ver-<br />
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